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三万字长文 | Spark性能优化实战手册
Spark性能优化：开发调优篇
需要对名为“hello.txt”的HDFS文件进行一次map操作，再进行一次reduce操作
//也就是说，需要对一份数据执行两次算子操作。
//错误的做法：对于同一份数据执行多次算子操作时，创建多个RDD。
//这里执行了两次textFile方法，针对同一个HDFS文件，创建了两个RDD出来，
//然后分别对每个RDD都执行了一个算子操作。
//这种情况下，Spark需要从HDFS上两次加载hello.txt文件的内容，并创建两个单独的RDD；
//第二次加载HDFS文件以及创建RDD的性能开销，很明显是白白浪费掉的。
val rdd1 = sc.textFile("[hdfs://192.168.0.1:9000/hello.txt](hdfs://192.168.0.1:9000/hello.txt)")
rdd1.map(...)
val rdd2 = sc.textFile("[hdfs://192.168.0.1:9000/hello.txt](hdfs://192.168.0.1:9000/hello.txt)")
rdd2.reduce(...)
//正确的用法：对于一份数据执行多次算子操作时，只使用一个RDD。
//这种写法很明显比上一种写法要好多了，因为我们对于同一份数据只创建了一个RDD，
//然后对这一个RDD执行了多次算子操作。
//但是要注意到这里为止优化还没有结束，由于rdd1被执行了两次算子操作，第二次执行reduce操作的时候，
//还会再次从源头处重新计算一次rdd1的数据，因此还是会有重复计算的性能开销。
//要彻底解决这个问题，必须结合“原则三：对多次使用的RDD进行持久化”，
//才能保证一个RDD被多次使用时只被计算一次。
val rdd1 = sc.textFile("[hdfs://192.168.0.1:9000/hello.txt](hdfs://192.168.0.1:9000/hello.txt)")
rdd1.map(...)
rdd1.reduce(...)// 错误的做法。
// 有一个<long , String>格式的RDD，即rdd1。
// 接着由于业务需要，对rdd1执行了一个map操作，创建了一个rdd2，
//而rdd2中的数据仅仅是rdd1中的value值而已，也就是说，rdd2是rdd1的子集。
JavaPairRDD</long><long , String> rdd1 = ...
JavaRDD<string> rdd2 = rdd1.map(...)
// 分别对rdd1和rdd2执行了不同的算子操作。
rdd1.reduceByKey(...)
rdd2.map(...)
// 正确的做法。
// 上面这个case中，其实rdd1和rdd2的区别无非就是数据格式不同而已，
//rdd2的数据完全就是rdd1的子集而已，却创建了两个rdd，并对两个rdd都执行了一次算子操作。
// 此时会因为对rdd1执行map算子来创建rdd2，而多执行一次算子操作，进而增加性能开销。
// 其实在这种情况下完全可以复用同一个RDD。
// 我们可以使用rdd1，既做reduceByKey操作，也做map操作。
// 在进行第二个map操作时，只使用每个数据的tuple._2，也就是rdd1中的value值，即可。
JavaPairRDD<long , String> rdd1 = ...
rdd1.reduceByKey(...)
rdd1.map(tuple._2...)
// 第二种方式相较于第一种方式而言，很明显减少了一次rdd2的计算开销。
// 但是到这里为止，优化还没有结束，对rdd1我们还是执行了两次算子操作，rdd1实际上还是会被计算两次。
// 因此还需要配合“原则三：对多次使用的RDD进行持久化”进行使用，
//才能保证一个RDD被多次使用时只被计算一次。/ 如果要对一个RDD进行持久化，只要对这个RDD调用cache()和persist()即可。
// 正确的做法。
// cache()方法表示：使用非序列化的方式将RDD中的数据全部尝试持久化到内存中。
// 此时再对rdd1执行两次算子操作时，只有在第一次执行map算子时，才会将这个rdd1从源头处计算一次。
// 第二次执行reduce算子时，就会直接从内存中提取数据进行计算，不会重复计算一个rdd。
val rdd1 = sc.textFile("[hdfs://192.168.0.1:9000/hello.txt](hdfs://192.168.0.1:9000/hello.txt)").cache()
rdd1.map(...)
rdd1.reduce(...)
// persist()方法表示：手动选择持久化级别，并使用指定的方式进行持久化。
// 比如说，StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER表示，内存充足时优先持久化到内存中，
//内存不充足时持久化到磁盘文件中。
// 而且其中的_SER后缀表示，使用序列化的方式来保存RDD数据，此时RDD中的每个partition
//都会序列化成一个大的字节数组，然后再持久化到内存或磁盘中。
// 序列化的方式可以减少持久化的数据对内存/磁盘的占用量，进而避免内存被持久化数据占用过多，
//从而发生频繁GC。
val rdd1 = sc.textFile("[hdfs://192.168.0.1:9000/hello.txt](hdfs://192.168.0.1:9000/hello.txt)")
.persist(StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER)
rdd1.map(...)
rdd1.reduce(...)// 传统的join操作会导致shuffle操作。
// 因为两个RDD中，相同的key都需要通过网络拉取到一个节点上，由一个task进行join操作。
val rdd3 = rdd1.join(rdd2)
// Broadcast+map的join操作，不会导致shuffle操作。
// 使用Broadcast将一个数据量较小的RDD作为广播变量。
val rdd2Data = rdd2.collect()
val rdd2DataBroadcast = sc.broadcast(rdd2Data)
// 在rdd1.map算子中，可以从rdd2DataBroadcast中，获取rdd2的所有数据。
// 然后进行遍历，如果发现rdd2中某条数据的key与rdd1的当前数据的key是相同的，
//那么就判定可以进行join。
// 此时就可以根据自己需要的方式，将rdd1当前数据与rdd2中可以连接的数据，
//拼接在一起（String或Tuple）。
val rdd3 = rdd1.map(rdd2DataBroadcast...)
// 注意，以上操作，建议仅仅在rdd2的数据量比较少（比如几百M，或者一两G）的情况下使用。
// 因为每个Executor的内存中，都会驻留一份rdd2的全量数据。
// 以下代码在算子函数中，使用了外部的变量。
// 此时没有做任何特殊操作，每个task都会有一份list1的副本。
val list1 = ...
rdd1.map(list1...)
// 以下代码将list1封装成了Broadcast类型的广播变量。
// 在算子函数中，使用广播变量时，首先会判断当前task所在Executor内存中，是否有变量副本。
// 如果有则直接使用；如果没有则从Driver或者其他Executor节点上远程拉取一份放到本地Executor内存中。
// 每个Executor内存中，就只会驻留一份广播变量副本。
val list1 = ...
val list1Broadcast = sc.broadcast(list1)
rdd1.map(list1Broadcast...)// 创建SparkConf对象。
val conf = new SparkConf().setMaster(...).setAppName(...)
// 设置序列化器为KryoSerializer。
conf.set("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer")
// 注册要序列化的自定义类型。
conf.registerKryoClasses(Array(classOf[MyClass1], classOf[MyClass2]))Spark性能优化：资源调优篇
./bin/spark-submit \
--master yarn-cluster \
--num-executors 100 \
--executor-memory 6G \
--executor-cores 4 \
--driver-memory 1G \
--conf spark.default.parallelism=1000 \
--conf spark.storage.memoryFraction=0.5 \
--conf spark.shuffle.memoryFraction=0.3 \Spark性能优化：数据倾斜调优
val conf = new SparkConf()
val sc = new SparkContext(conf)
val lines = sc.textFile("[hdfs://...](hdfs://...)")
val words = lines.flatMap(_.split(" "))
val pairs = words.map((_, 1))
val wordCounts = pairs.reduceByKey(_ + _)
wordCounts.collect().foreach(println(_))val sampledPairs = pairs.sample(false, 0.1)
val sampledWordCounts = sampledPairs.countByKey()
sampledWordCounts.foreach(println(_))// 第一步，给RDD中的每个key都打上一个随机前缀。
JavaPairRDD<String, Long> randomPrefixRdd = rdd.mapToPair(
new PairFunction<Tuple2<Long,Long>, String, Long>() {
private static final long serialVersionUID = 1L;
@Override
public Tuple2<String, Long> call(Tuple2<Long, Long> tuple)
throws Exception {
Random random = new Random();
int prefix = random.nextInt(10);
return new Tuple2<String, Long>(prefix + "_" + tuple._1, tuple._2);
}
});
// 第二步，对打上随机前缀的key进行局部聚合。
JavaPairRDD<String, Long> localAggrRdd = randomPrefixRdd.reduceByKey(
new Function2<Long, Long, Long>() {
private static final long serialVersionUID = 1L;
@Override
public Long call(Long v1, Long v2) throws Exception {
return v1 + v2;
}
});
// 第三步，去除RDD中每个key的随机前缀。
JavaPairRDD<Long, Long> removedRandomPrefixRdd = localAggrRdd.mapToPair(
new PairFunction<Tuple2<String,Long>, Long, Long>() {
private static final long serialVersionUID = 1L;
@Override
public Tuple2<Long, Long> call(Tuple2<String, Long> tuple)
throws Exception {
long originalKey = Long.valueOf(tuple._1.split("_")[1]);
return new Tuple2<Long, Long>(originalKey, tuple._2);
}
});
// 第四步，对去除了随机前缀的RDD进行全局聚合。
JavaPairRDD<Long, Long> globalAggrRdd = removedRandomPrefixRdd.reduceByKey(
new Function2<Long, Long, Long>() {
private static final long serialVersionUID = 1L;
@Override
public Long call(Long v1, Long v2) throws Exception {
return v1 + v2;
}
});// 首先将数据量比较小的RDD的数据，collect到Driver中来。
List<Tuple2<Long, Row>> rdd1Data = rdd1.collect()
// 然后使用Spark的广播功能，将小RDD的数据转换成广播变量，这样每个Executor就只有一份RDD的数据。
// 可以尽可能节省内存空间，并且减少网络传输性能开销。
final Broadcast<List<Tuple2<Long, Row>>> rdd1DataBroadcast = sc.broadcast(rdd1Data);
// 对另外一个RDD执行map类操作，而不再是join类操作。
JavaPairRDD<String, Tuple2<String, Row>> joinedRdd = rdd2.mapToPair(
new PairFunction<Tuple2<Long,String>, String, Tuple2<String, Row>>() {
private static final long serialVersionUID = 1L;
@Override
public Tuple2<String, Tuple2<String, Row>> call(Tuple2<Long, String> tuple)
throws Exception {
// 在算子函数中，通过广播变量，获取到本地Executor中的rdd1数据。
List<Tuple2<Long, Row>> rdd1Data = rdd1DataBroadcast.value();
// 可以将rdd1的数据转换为一个Map，便于后面进行join操作。
Map<Long, Row> rdd1DataMap = new HashMap<Long, Row>();
for(Tuple2<Long, Row> data : rdd1Data) {
rdd1DataMap.put(data._1, data._2);
}
// 获取当前RDD数据的key以及value。
String key = tuple._1;
String value = tuple._2;
// 从rdd1数据Map中，根据key获取到可以join到的数据。
Row rdd1Value = rdd1DataMap.get(key);
return new Tuple2<String, String>(key, new Tuple2<String, Row>(value, rdd1Value));
}
});
// 这里得提示一下。
// 上面的做法，仅仅适用于rdd1中的key没有重复，全部是唯一的场景。
// 如果rdd1中有多个相同的key，那么就得用flatMap类的操作，在进行join的时候不能用map，而是得遍历rdd1所有数据进行join。
// rdd2中每条数据都可能会返回多条join后的数据。// 首先从包含了少数几个导致数据倾斜key的rdd1中，采样10%的样本数据。
JavaPairRDD<Long, String> sampledRDD = rdd1.sample(false, 0.1);
// 对样本数据RDD统计出每个key的出现次数，并按出现次数降序排序。
// 对降序排序后的数据，取出top 1或者top 100的数据，也就是key最多的前n个数据。
// 具体取出多少个数据量最多的key，由大家自己决定，我们这里就取1个作为示范。
JavaPairRDD<Long, Long> mappedSampledRDD = sampledRDD.mapToPair(
new PairFunction<Tuple2<Long,String>, Long, Long>() {
private static final long serialVersionUID = 1L;
@Override
public Tuple2<Long, Long> call(Tuple2<Long, String> tuple)
throws Exception {
return new Tuple2<Long, Long>(tuple._1, 1L);
}
});
JavaPairRDD<Long, Long> countedSampledRDD = mappedSampledRDD.reduceByKey(
new Function2<Long, Long, Long>() {
private static final long serialVersionUID = 1L;
@Override
public Long call(Long v1, Long v2) throws Exception {
return v1 + v2;
}
});
JavaPairRDD<Long, Long> reversedSampledRDD = countedSampledRDD.mapToPair(
new PairFunction<Tuple2<Long,Long>, Long, Long>() {
private static final long serialVersionUID = 1L;
@Override
public Tuple2<Long, Long> call(Tuple2<Long, Long> tuple)
throws Exception {
return new Tuple2<Long, Long>(tuple._2, tuple._1);
}
});
final Long skewedUserid = reversedSampledRDD.sortByKey(false).take(1).get(0)._2;
// 从rdd1中分拆出导致数据倾斜的key，形成独立的RDD。
JavaPairRDD<Long, String> skewedRDD = rdd1.filter(
new Function<Tuple2<Long,String>, Boolean>() {
private static final long serialVersionUID = 1L;
@Override
public Boolean call(Tuple2<Long, String> tuple) throws Exception {
return tuple._1.equals(skewedUserid);
}
});
// 从rdd1中分拆出不导致数据倾斜的普通key，形成独立的RDD。
JavaPairRDD<Long, String> commonRDD = rdd1.filter(
new Function<Tuple2<Long,String>, Boolean>() {
private static final long serialVersionUID = 1L;
@Override
public Boolean call(Tuple2<Long, String> tuple) throws Exception {
return !tuple._1.equals(skewedUserid);
}
});
// rdd2，就是那个所有key的分布相对较为均匀的rdd。
// 这里将rdd2中，前面获取到的key对应的数据，过滤出来，分拆成单独的rdd，并对rdd中的数据使用flatMap算子都扩容100倍。
// 对扩容的每条数据，都打上0～100的前缀。
JavaPairRDD<String, Row> skewedRdd2 = rdd2.filter(
new Function<Tuple2<Long,Row>, Boolean>() {
private static final long serialVersionUID = 1L;
@Override
public Boolean call(Tuple2<Long, Row> tuple) throws Exception {
return tuple._1.equals(skewedUserid);
}
}).flatMapToPair(new PairFlatMapFunction<Tuple2<Long,Row>, String, Row>() {
private static final long serialVersionUID = 1L;
@Override
public Iterable<Tuple2<String, Row>> call(
Tuple2<Long, Row> tuple) throws Exception {
Random random = new Random();
List<Tuple2<String, Row>> list = new ArrayList<Tuple2<String, Row>>();
for(int i = 0; i < 100; i++) {
list.add(new Tuple2<String, Row>(i + "_" + tuple._1, tuple._2));
}
return list;
}
});
// 将rdd1中分拆出来的导致倾斜的key的独立rdd，每条数据都打上100以内的随机前缀。
// 然后将这个rdd1中分拆出来的独立rdd，与上面rdd2中分拆出来的独立rdd，进行join。
JavaPairRDD<Long, Tuple2<String, Row>> joinedRDD1 = skewedRDD.mapToPair(
new PairFunction<Tuple2<Long,String>, String, String>() {
private static final long serialVersionUID = 1L;
@Override
public Tuple2<String, String> call(Tuple2<Long, String> tuple)
throws Exception {
Random random = new Random();
int prefix = random.nextInt(100);
return new Tuple2<String, String>(prefix + "_" + tuple._1, tuple._2);
}
})
.join(skewedUserid2infoRDD)
.mapToPair(new PairFunction<Tuple2<String,Tuple2<String,Row>>, Long, Tuple2<String, Row>>() {
private static final long serialVersionUID = 1L;
@Override
public Tuple2<Long, Tuple2<String, Row>> call(
Tuple2<String, Tuple2<String, Row>> tuple)
throws Exception {
long key = Long.valueOf(tuple._1.split("_")[1]);
return new Tuple2<Long, Tuple2<String, Row>>(key, tuple._2);
}
});
// 将rdd1中分拆出来的包含普通key的独立rdd，直接与rdd2进行join。
JavaPairRDD<Long, Tuple2<String, Row>> joinedRDD2 = commonRDD.join(rdd2);
// 将倾斜key join后的结果与普通key join后的结果，uinon起来。
// 就是最终的join结果。
JavaPairRDD<Long, Tuple2<String, Row>> joinedRDD = joinedRDD1.union(joinedRDD2);解决方案七：使用随机前缀和扩容RDD进行join
2、然后将该RDD的每条数据都打上一个n以内的随机前缀。
3、同时对另外一个正常的RDD进行扩容，将每条数据都扩容成n条数据，扩容出来的每条数据都依次打上一个0~n的前缀。
4、最后将两个处理后的RDD进行join即可。
// 首先将其中一个key分布相对较为均匀的RDD膨胀100倍。
JavaPairRDD<String, Row> expandedRDD = rdd1.flatMapToPair(
new PairFlatMapFunction<Tuple2<Long,Row>, String, Row>() {
private static final long serialVersionUID = 1L;
@Override
public Iterable<Tuple2<String, Row>> call(Tuple2<Long, Row> tuple)
throws Exception {
List<Tuple2<String, Row>> list = new ArrayList<Tuple2<String, Row>>();
for(int i = 0; i < 100; i++) {
list.add(new Tuple2<String, Row>(0 + "_" + tuple._1, tuple._2));
}
return list;
}
});
// 其次，将另一个有数据倾斜key的RDD，每条数据都打上100以内的随机前缀。
JavaPairRDD<String, String> mappedRDD = rdd2.mapToPair(
new PairFunction<Tuple2<Long,String>, String, String>() {
private static final long serialVersionUID = 1L;
@Override
public Tuple2<String, String> call(Tuple2<Long, String> tuple)
throws Exception {
Random random = new Random();
int prefix = random.nextInt(100);
return new Tuple2<String, String>(prefix + "_" + tuple._1, tuple._2);
}
});
// 将两个处理后的RDD进行join即可。
JavaPairRDD<String, Tuple2<String, Row>> joinedRDD = mappedRDD.join(expandedRDD);解决方案八：多种方案组合使用
Spark性能优化：Shuffle调优篇
一、调优概述
二、ShuffleManager发展概述
2.1、HashShuffleManager运行原理
2.1.1、未经优化的HashShuffleManager
2.1.2、优化后的HashShuffleManager
2.2、SortShuffleManager运行原理
2.2.1、普通运行机制
2.2.2、bypass运行机制
2、不是聚合类的shuffle算子（比如reduceByKey）。
三、shuffle相关参数调优
spark.shuffle.file.buffer
参数说明：该参数用于设置shuffle write task的BufferedOutputStream的buffer缓冲大小。将数据写到磁盘文件之前，会先写入buffer缓冲中，待缓冲写满之后，才会溢写到磁盘。
调优建议：如果作业可用的内存资源较为充足的话，可以适当增加这个参数的大小（比如64k），从而减少shuffle write过程中溢写磁盘文件的次数，也就可以减少磁盘IO次数，进而提升性能。在实践中发现，合理调节该参数，性能会有1%~5%的提升。
spark.reducer.maxSizeInFlight
参数说明：该参数用于设置shuffle read task的buffer缓冲大小，而这个buffer缓冲决定了每次能够拉取多少数据。
调优建议：如果作业可用的内存资源较为充足的话，可以适当增加这个参数的大小（比如96m），从而减少拉取数据的次数，也就可以减少网络传输的次数，进而提升性能。在实践中发现，合理调节该参数，性能会有1%~5%的提升。
spark.shuffle.io.maxRetries
参数说明：shuffle read task从shuffle write task所在节点拉取属于自己的数据时，如果因为网络异常导致拉取失败，是会自动进行重试的。该参数就代表了可以重试的最大次数。如果在指定次数之内拉取还是没有成功，就可能会导致作业执行失败。
调优建议：对于那些包含了特别耗时的shuffle操作的作业，建议增加重试最大次数（比如60次），以避免由于JVM的full gc或者网络不稳定等因素导致的数据拉取失败。在实践中发现，对于针对超大数据量（数十亿~上百亿）的shuffle过程，调节该参数可以大幅度提升稳定性。
spark.shuffle.io.retryWait
参数说明：具体解释同上，该参数代表了每次重试拉取数据的等待间隔，默认是5s。
调优建议：建议加大间隔时长（比如60s），以增加shuffle操作的稳定性。
spark.shuffle.memoryFraction
参数说明：该参数代表了Executor内存中，分配给shuffle read task进行聚合操作的内存比例，默认是20%。
调优建议：在资源参数调优中讲解过这个参数。如果内存充足，而且很少使用持久化操作，建议调高这个比例，给shuffle read的聚合操作更多内存，以避免由于内存不足导致聚合过程中频繁读写磁盘。在实践中发现，合理调节该参数可以将性能提升10%左右。
spark.shuffle.manager
参数说明：该参数用于设置ShuffleManager的类型。Spark 1.5以后，有三个可选项：hash、sort和tungsten-sort。HashShuffleManager是Spark 1.2以前的默认选项，但是Spark 1.2以及之后的版本默认都是SortShuffleManager了。tungsten-sort与sort类似，但是使用了tungsten计划中的堆外内存管理机制，内存使用效率更高。
调优建议：由于SortShuffleManager默认会对数据进行排序，因此如果你的业务逻辑中需要该排序机制的话，则使用默认的SortShuffleManager就可以；而如果你的业务逻辑不需要对数据进行排序，那么建议参考后面的几个参数调优，通过bypass机制或优化的HashShuffleManager来避免排序操作，同时提供较好的磁盘读写性能。这里要注意的是，tungsten-sort要慎用，因为之前发现了一些相应的bug。
spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold
参数说明：当ShuffleManager为SortShuffleManager时，如果shuffle read task的数量小于这个阈值（默认是200），则shuffle write过程中不会进行排序操作，而是直接按照未经优化的HashShuffleManager的方式去写数据，但是最后会将每个task产生的所有临时磁盘文件都合并成一个文件，并会创建单独的索引文件。
调优建议：当你使用SortShuffleManager时，如果的确不需要排序操作，那么建议将这个参数调大一些，大于shuffle read task的数量。那么此时就会自动启用bypass机制，map-side就不会进行排序了，减少了排序的性能开销。但是这种方式下，依然会产生大量的磁盘文件，因此shuffle write性能有待提高。
spark.shuffle.consolidateFiles
参数说明：如果使用HashShuffleManager，该参数有效。如果设置为true，那么就会开启consolidate机制，会大幅度合并shuffle write的输出文件，对于shuffle read task数量特别多的情况下，这种方法可以极大地减少磁盘IO开销，提升性能。
调优建议：如果的确不需要SortShuffleManager的排序机制，那么除了使用bypass机制，还可以尝试将spark.shffle.manager参数手动指定为hash，使用HashShuffleManager，同时开启consolidate机制。在实践中尝试过，发现其性能比开启了bypass机制的SortShuffleManager要高出10%~30%。
写在最后的话
——END——
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